Clinical Genetic Risk Variants Inform a Functional Protein Interaction Network for Tetralogy of Fallot
Notice bibliographique
Résumé
Background: Tetralogy of Fallot (TOF)—the most common cyanotic heart defect in newborns—has evidence of multiple genetic contributing factors. Identifying variants that are clinically relevant is essential to understand patient-specific disease susceptibility and outcomes and could contribute to delineating pathomechanisms. Methods: Using a clinically driven strategy, we reanalyzed exome sequencing data from 811 probands with TOF, to identify rare loss-of-function and other likely pathogenic variants in genes associated with congenital heart disease. Results: We confirmed a major contribution of likely pathogenic variants in FLT4 (VEGFR3 [vascular endothelial growth factor receptor 3]; n=14) and NOTCH1 (n=10) and identified 1 to 3 variants in each of 21 other genes, including ATRX , DLL4 , EP300 , GATA6 , JAG1 , NF1 , PIK3CA , RAF1 , RASA1 , SMAD2 , and TBX1 . In addition, multiple loss-of-function variants provided support for 3 emerging congenital heart disease/TOF candidate genes: KDR (n=4), IQGAP1 (n=3), and GDF1 (n=8). In total, these variants were identified in 63 probands (7.8%). Using the 26 composite genes in a STRING protein interaction enrichment analysis revealed a biologically relevant network ( P =3.3×10 −16 ), with VEGFR2 (vascular endothelial growth factor receptor 2; KDR ) and NOTCH1 (neurogenic locus notch homolog protein 1) representing central nodes. Variants associated with arrhythmias/sudden death and heart failure indicated factors that could influence long-term outcomes. Conclusions: The results are relevant to precision medicine for TOF. They suggest considerable clinical yield from genome-wide sequencing, with further evidence for KDR (VEGFR2) as a congenital heart disease/TOF gene and for VEGF (vascular endothelial growth factor) and Notch signaling as mechanisms in human disease. Harnessing the genetic heterogeneity of single gene defects could inform etiopathogenesis and help prioritize novel candidate genes for TOF.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».